中国股票市场的流动性与波动性实证研究

文章编号：１００５－３０２６（２００６）０９－１０４２－０４

中国股票市场的流动性与波动性实证研究

王健，庄新田

（东北大学工商管理学院，辽宁沈阳１１０００４）

摘要：通过对中国股票市场流动性指标和波动性指标的分析，发现市场具有较高的流动性，市场波动程度略低于其他国家的股票市场．从上海股市和深圳股市的横向比较来看，近年来两个市场的流动性没有显著的差异，两市波动序列的吻合程度非常高，波动具有很强的同步性，表明在相同市场制度环境下，市场参与者行为的同质性最终决定了两市运行特征的相似性．关键词：股票市场；流动性；波动性；市场质量；交易机制

中囝分类号：Ｆ　８３０．９１文献标识码：Ａ

Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ａｎｄ　Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ　ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｔｏｃｋ　Ｍａｒｋｅｔ

ＷＡＮＧ　Ｊｉａｎ，　ＺＨＵＡＮＧ　Ｘｉｎ－ｔｉａｎ

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，　Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，　Ｓｈｅｎｙａｎｇ　１１０００４，　Ｃｈｉｎａ．　Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔ：　ＷＡＮＧ　Ｊｉａｎ，　Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｊｉａｎ８００８１６　＠　１２６．　ｃｏｒｎ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：　Ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔ　ｗｈｅｒｅ　ａｌｌ　ｔｈｅ　ｓｔｏｃｋ　ｂｕｙｉｎｇ／ｓｅｌｌｉｎｇ　ａｃｔｉｏｎｓ　ｈａｖｅ　ｔｏ　ｂｅ　ｄｏｎｅ　ｖｉａ　ａｎ　ｏｒｄｅｒ－ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅ　ｂｉｄ－ａｓｋ　ｓｐｒｅａｄ　ｉｓ　ｒｅａｌｌｙ　ａ　ｍａｒｋｅｔ　ｓｐｒｅａｄ　ａｎｄ　ｉｔ　ｒｅｆｌｅｃｔｓ　ｔｈｅ　ｉｍｍｅｄｉａｔｅ　ｔｒａｄｉｎｇ　ｒｅｓｔｓ　ｉｎ　ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ．　Ｓｐｒｅａｄ　ａｎｄ　ｄｅｐｔｈ　ａｒｅ　ｔｈｅｔｗｏ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ｉｎｄｉｃｅｓ．　Ａｎａｌｙｚｉｎｇ　ｂｏｔｈ　ｔｈｅ　Ｓｈａｎｇｈａｉ　＆　Ｓｈｅｎｚｈｅｎ　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔｓ，　ｉｔ　ｉｓ　ｆｏｕｎｄ　ｔｈａｔ　ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔ　ｔｈｅ　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ｉｓ　ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ　ｈｉｇｈｅｒ　ａｎｄ　ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ　ｓｌｉｇｈｔｌｙ　ｌｏｗｅｒ　ｔｈａｎ　ｏｔｈｅｒ　ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ．　Ｗｈｅｎ　ｃｏｍｐａｒｉｎｇ　ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌｙ，　ｉｔ　ｉｓｓｈｏｗｎ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔｓ　ｈａｓ　ｎｏ　ｏｂｖｉｏｕｓ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｔｏｃｋ　ｐｒｉｃｅ　ｖｏｌａｔｉｌｉｔｉｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｍａｒｋｅｔｓａｒｅ　ｍｕｃｈ　ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ．Ｉｔ　ｉｎｄｉｃａｔｅｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ　ｏｆ　ｉｎｖｅｓｔｏｒ＇　ｂｅｈａｖｉｏｒ　ｍａｋｅｓ　ｔｈｅ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｗｏｍａｒｋｅｔｓ　ｓｉｍｉｌａｒ　ｅｖｅｎｔｕａｌｌｙ．

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔ；　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ；　ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ；　ｍａｒｋｅｔ　ｑｕａｌｉｔｙ；　ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ　ｍａｅｈａｎｉｓｍ

（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｎｏｖｅｍｂｅｒ　２，　２００５）

中国股票市场现在存在的主要问题

中国股票市场现在存在的主要问题见证了“牛市”的6000点，现在又经历着跌破1200的“熊市”，广大股民的心理素质想必有了很大的提高，毕竟这可是从天堂一下子掉到了地狱。现在问及大众怎么看待现在的中国股市，想必大多的答案是：只可远观，不可亵玩焉。毕竟现在的股市，真的已经让广大人民群众伤心透了。从6000点下跌，人们观望着，期待不会跌破4000点，可是它就这样轻易的破了这个界限，毫不顾忌人们的感受。然后人们又相信不会跌破3000点，可是它坚持了好久周，最终还是没能坚持到底，又跌破了3000点。现在人们已经不在抱幻想，可是依然保持着最好的期待，可惜，事与愿违，该来的总要来，2000点也破了。这样的恶性循环到底什么时候会结束？是什么让中国股市变成了现在的样子。这学期选了“证券投资与分析”这门课，虽然只是选修，但是老师全面的分析股市，还是让我学到了许多。关于现在中国股票市场存在的主要问题，我上网查了相关的资料，也有自己的想法。现在专家对这个问题主要有五个观点。主要观点一：股权分置。很多人将股市走弱的原因归结为股权分置问题，这是有一定道理的。由于股权分置问题的存在，不利于上市公司改善治理结构，不利于形成外部治理机制，不利于市场形成稳

定预期，不利于投资者评估上市公司投资价值。但是我们也应看到，股权分置问题并不是中国股市问题的唯一症结，解决了股权分置问题也并不意味着中国股市从此向好。中国股市也有全流通的公司，中国股市也有民营企业，但是这些公司给投资者的回报也并未高人一等。即使股份全流通了，仍然会有上市公司作假，仍然会有上市公司损害投资者权益，即使在美国这样成熟的市场也出了安然事件。对于那些素质差的上市公司，迟早要退市的公司，解决股权分置问题只能给大股东再增加一次圈钱的机会，只能再让投资者付出更高的代价。主要观点二：上市制度。这么多的上市公司出问题，已不能简单地当个案来处理了，我们必须反思发行上市制度。当前上市公司的风险实在太大了，这必然要带来投资者投资策略和选股思路上的调整。仅仅凭借财务数据和业绩预期选股已不够，即使我们能够甄别出财务报表的真假虚实，即使我们能够准确预测出未来上市公司的经营业绩，但如果我们不能察觉管理层的道德风险，如果我们不能识别公司治理机制中的潜在缺陷，我们仍然无法规避投资风险。主要观点三：新股发行的心态。新股发行也是影响近期市场走势的一个因素。面对新股发行，投资者是一种十分矛盾的心态。一方面新股发行要带来现有股价结构的调整，要分流市场的资金。另一方面投资

中国股市价格波动因素分析

中国股市价格波动因素分析【摘要】：中国股市价格形成机制比较特殊，该形成机制受到宏微观不同层面因素影响，可能存在比较大的波动性。虽然融资融券、沪深港通、强化监管等制度可能在一定程度上抑制股票市场价格波动，但是其作用发挥仍然受到市场环境约束，无法达到最佳效果。本文研究结合中国股市价格形成的基础理论，联系近年来中国股市价格波动的相关数据和案例整理，分析股市价格波动的主要原因。进而，探讨抑制股市价格过度波动的可行对策。希望通过这个研究可以找到可行的抑制股市价格波动的策略。【关键词】：中国股市；股价波动；影响因素；政策建议【正文】：引言在2018年1月初到2018年2月上旬，全球股市都发生了非常大的股指波动现象。沪深股市在2018年2月1-9号的交易日内出现每日2-5%的剧烈波动、一改2018年初的股指走高态势，持续下滑。在2018年的3月20日开始到3月最后一个交易日，沪深股市波动较大，最低一度出现2980的指数，回升也只是在3165附近波动，与2017年均值3300的水平差异比较大。这反应了股市价格指数的波动性较大，对应上市公司股票价格也出现了非常剧烈的波动。这个情况有复杂的内外部原因，需要对股票价格波动有更准确的影响因素分析，才能更加理性地调节股市监管与相关的制度，逐步降低股市波动性，稳定股市发展。一、股市价格形成机制（一）股价的内在价值形成理论

Wi ll ia ms J.B.（1937）研究提出股利贴现模型，后续也有很多学者在这个模型基础上提出零增长股利贴现、固定增长鼓励贴现等模型，以股利贴现为核心探讨股票的价值评价问题。Sa vi te sh Ma d hu li ka S ha rm a.（2016）研究中验证了超常收益模型相对于现金流量模型，具备更强的实效性。借此证明股价是由其价值决定的，而长期投资者必须关注股票所代表的上市公司的价值。市盈率评估模型：年末股价=年初每股净收益*（1+每股净收益年增长率）*行业平均市盈率市净率评估模型为：年末股价=每股年初净资产*（1+每股净资产年增长率）*行业平均市净率相对合理的投资区间，应该是当前股价在最小和最大值之间，具备增长空间。如果显著高于最大值，则不适宜投资。显著低于最小值，盈利空间大但是风险也会比较高，不排除操控市场等行为存在。（二）股价形成的影响因素投资者选择股票投资，最主要的目的就是获取买进、卖出的差额价值，而股票的当前价格是高于还是低于其应有价值，未来股票是会出现增长还是下跌可能，就成为投资者投资决策最终以的依据。而股票投资价值也就是投资者判断股票价格发展趋势的最关键一步。股票投资价值的影响因素非常的多元化：宏观层面，国家经济或产业政策、证监会对市场的调控或监管制度的调整、利率变动等都可能影响股票投资价值。比如，雄县被定义为新的开发区，国家对其积极开发的大背景下，雄县相关板块上市公司全线飙升，就是政策利好的影响。证监会在2017年全面推动沪深港通发展，创造有助于沪深股市与港股的互通投资渠道，也在一定程度上抑制了市场价格过度波动的风险等。

货币政策对股票市场流动性的影响研究

货币政策对股票市场流动性的影响研究一、研究意义我国货币政策的主要目标是维持物价稳定和促进经济增长。因为我国股票市场在资本配置和引导投资方面的作用日益增强，使其对实体经济的影响力日渐扩大，所以中央银行应该考虑到我国资本市场的现状以及其受到货币政策影响的程度，从而使得所采用的货币政策能够与资本市场的运行相匹配，进而实现货币政策调控的有效性。而在资本市场的长期发展中，股市流动性是整个资本市场能否稳定有序运行的重要影响因素。鉴于资本市场流动性对我国资本市场的建设乃至整个国家经济稳定发展的重要作用，深入分析我国货币政策对股市流动性造成的冲击效应，不仅可以为中央银行及时了解股票市场变动信息提供指导，进而制定有效的经济调控政策，以引导我国经济的健康稳定发展，而且在理论上也具有重要的补充价值。二、理论基础 1、国外研究： Choi 和Cook（2005）利用VAR模型对日本后泡沫时期股市流动性与国内宏观经济的相关关系进行研究，结果发现股市流动性仅仅对国内总需求产生单向的冲击影响。Chordia、Sarkar 和Subrahmanyam（2005）发现在危机时期，扩张性货币政策能增强股票市场和债券市场流动性。Goyenko 和Ukhov（2009）[4]研究发现货币政策冲击会影响股票市场和债券市场流动性。由于债券市场对货币政策反应更迅速，因此货币政策冲击通常是先影响债券市场流动性，然后通过债券市场流动性再影响股票市场流动性。 2、国内研究许睿等（2004）和孙云辉（2005）最早对一些重大的政策和事件对整个市场流动性的影响做了分析。他们的政策事件是指股票市场的相关政策法规，而不是专指货币政策。许睿使用统计回归的方法，发现上海和深圳市场流动性对政策事件有基本一致的反应。孙云辉利用事件研究法发现2001—2004 年间，政府政策对股市流动性有显著影响。当利好政策出台后，股市累积异常流动性明显上升，而当利空政策出台后，股市累积异常流动性大幅度下降，同时也证明中国股市的流动性具有非常大的波动性。周晔（2009）通过对自2005年以来流动性变动的阐述，指出流动性变动与股市巨幅波动之间具有同步相关性。央行货币政策调控上的刚性有余、弹性不足导致流动性的过度波动给股市带来负面冲击。可以发现，国内这些相关研究牵涉到货币政策，但大都没有直接研究货币政策对股市流动性的影响。三、实证检验本文研究分析货币政策事件对股市流动性的影响,基于事件研究分析法去度量货币政策颁布后股市流动性的累计超额流动性,进而分析货币政策的宣告效应。 1、事件样本：2015年4月20日：央行降准，人民币存款准备金率下调1个百分点。 2、事件窗口的选择事件研究分析法涉及三个时间窗口的设置,分别为预估窗口,事件窗口,事后窗口。具体时间上的设置如图所示: 其中T0到T1为事件窗口T-1到T0为预估窗口,0为货币政策事件宣告日。由于我国货币政策宣告日和实施日并一定相同,故本文以政策宣告日作为整个事件窗口的中心,由宣告日前后两个阶段

中国股票市场的流动性与波动性实证研究

文章编号：１００５－３０２６（２００６）０９－１０４２－０４中国股票市场的流动性与波动性实证研究王健，庄新田（东北大学工商管理学院，辽宁沈阳１１０００４）摘要：通过对中国股票市场流动性指标和波动性指标的分析，发现市场具有较高的流动性，市场波动程度略低于其他国家的股票市场．从上海股市和深圳股市的横向比较来看，近年来两个市场的流动性没有显著的差异，两市波动序列的吻合程度非常高，波动具有很强的同步性，表明在相同市场制度环境下，市场参与者行为的同质性最终决定了两市运行特征的相似性．关键词：股票市场；流动性；波动性；市场质量；交易机制中囝分类号：Ｆ　８３０．９１文献标识码：Ａ

Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　Ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ａｎｄ　Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ　ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　Ｓｔｏｃｋ　ＭａｒｋｅｔＷＡＮＧ　Ｊｉａｎ，　ＺＨＵＡＮＧ　Ｘｉｎ－ｔｉａｎ（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，　Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，　Ｓｈｅｎｙａｎｇ　１１０００４，　Ｃｈｉｎａ．　Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔ：　ＷＡＮＧ　Ｊｉａｎ，　Ｅ－ｍａｉｌ：ｗａｎｇｊｉａｎ８００８１６　＠　１２６．　ｃｏｒｎＡｂｓｔｒａｃｔ：　Ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔ　ｗｈｅｒｅ　ａｌｌ　ｔｈｅ　ｓｔｏｃｋ　ｂｕｙｉｎｇ／ｓｅｌｌｉｎｇ　ａｃｔｉｏｎｓ　ｈａｖｅ　ｔｏ　ｂｅ　ｄｏｎｅ　ｖｉａ　ａｎ　ｏｒｄｅｒ－ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅ　ｂｉｄ－ａｓｋ　ｓｐｒｅａｄ　ｉｓ　ｒｅａｌｌｙ　ａ　ｍａｒｋｅｔ　ｓｐｒｅａｄ　ａｎｄ　ｉｔ　ｒｅｆｌｅｃｔｓ　ｔｈｅ　ｉｍｍｅｄｉａｔｅ　ｔｒａｄｉｎｇ　ｒｅｓｔｓ　ｉｎ　ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ．　Ｓｐｒｅａｄ　ａｎｄ　ｄｅｐｔｈ　ａｒｅ　ｔｈｅｔｗｏ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ｉｎｄｉｃｅｓ．　Ａｎａｌｙｚｉｎｇ　ｂｏｔｈ　ｔｈｅ　Ｓｈａｎｇｈａｉ　＆　Ｓｈｅｎｚｈｅｎ　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔｓ，　ｉｔ　ｉｓ　ｆｏｕｎｄ　ｔｈａｔ　ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｓｔｏｃｋｍａｒｋｅｔ　ｔｈｅ　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ｉｓ　ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ　ｈｉｇｈｅｒ　ａｎｄ　ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ　ｓｌｉｇｈｔｌｙ　ｌｏｗｅｒ　ｔｈａｎ　ｏｔｈｅｒ　ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ．　Ｗｈｅｎ　ｃｏｍｐａｒｉｎｇ　ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｌｙ，　ｉｔ　ｉｓｓｈｏｗｎ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔｓ　ｈａｓ　ｎｏ　ｏｂｖｉｏｕｓ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｔｏｃｋ　ｐｒｉｃｅ　ｖｏｌａｔｉｌｉｔｉｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｗｏ　ｍａｒｋｅｔｓａｒｅ　ｍｕｃｈ　ｓｙｎｃｈｒｏｎｉｚｅｄ．Ｉｔ　ｉｎｄｉｃａｔｅｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｈｏｍｏｇｅｎｅｉｔｙ　ｏｆ　ｉｎｖｅｓｔｏｒ＇　ｂｅｈａｖｉｏｒ　ｍａｋｅｓ　ｔｈｅ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｗｏｍａｒｋｅｔｓ　ｓｉｍｉｌａｒ　ｅｖｅｎｔｕａｌｌｙ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：　ｓｔｏｃｋ　ｍａｒｋｅｔ；　ｌｉｑｕｉｄｉｔｙ；　ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ；　ｍａｒｋｅｔ　ｑｕａｌｉｔｙ；　ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎ　ｍａｅｈａｎｉｓｍ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ　Ｎｏｖｅｍｂｅｒ　２，　２００５）

中国股票市场波动率的高频估计与特性分析_黄后川

中国股票市场波动率的高频估计与特性分析＊黄后川 (南方基金管理公司　510200)　陈浪南(中山大学岭南学院与中山大学经济所　510275) 内容提要:本文旨在应用高频数据估计中国股市的已实现波动率。我们发现股票指数与个股的高频交易数据中的微观摩擦影响正好相反,使用极高频的数据会大大增加个股的波动率估计值,相反却会大大降低指数的波动率估计值。在计算各种频率的已实现波动率的基础上,本文构造了一种较为精确的估计波动率的方法,可以更好地平衡测量误差与微观结构误差。基于已实现波动率,本文研究了中国股市波动率不对称性和长期记忆特性。关键词:波动率　高频估计　特征＊　本文是国家自然科学基金课题(79800010、70042005)、上交所2002年联合研究计划课题、教育部社科“十五”课题(01j b790026)及2002年厦门大学校级课题成果之一。一、引言与先前该领域研究述评近二十年来,对波动率模型的研究已成为金融经济学领域研究的重要内容之一。自Engle 于1982年提出ARCH 模型以来,经济学界已经发表了数千篇关于条件异方差或波动率的论文。特别是最近十年,一些学者提出用高频分时数据估计波动率的方法,这种方法可以得到比较准确的波动率估计值,称为“已实现波动率”(Realized Volatility )。以此为基础,众多学者在波动率的特性和预测两方面进行了更深入的研究,大大拓展了这个研究领域。 Andersen 、Bollerslev 、Diebold 、Ebens (1998,2001)等金融经济学家对这种高频估计方法以及“已实现波动率”的特性与预测进行了一系列研究,他们得出了如下几个主要结论(计算的波动率都是日波动率): (1)如果价格遵循普通的扩散过程,用此方法计算的已实现波动率,是无偏的。而且,当高频数据的时间间隔趋近于0时,已实现波动率的测量误差也趋于0。因此可以把已实现波动率当作一个观测值,它没有经典算法所带来的时间滞后。 (2)通过对外汇市场和道·琼斯工业股票的实证研究,发现:①股票市场中,正收益对后续波动率的影响不如负收益明显,即波动率具有杠杆效应。②已实现波动率的对数具有明显的长期记忆特性。③虽然已实现波动率明显向右倾斜,但已实现波动率的对数呈现正态分布。④虽然原始的收益率数据有明显的高峰和大尾巴,但收益率除已实现波动率呈现正态分布。⑤股票市场的波动率与相关度呈相同方向运动,降低了资产组合分散化在高波动率时的作用。 (3)依据(2)中的结论,用体现长期记忆的分数综合—移动平均自回归(Auto Regression Fractional Integrated Moving Average ,ARFI MA )方法可以得到更好的波动率预测。使用正态—对数正态混合分布可以得到很好的概率密度和分位数估计(例如VaR )。已实现波动率的一个重要用途是作为对以前各类模型进行评价的基准。它的另一个更重要的用途是用于检验波动率的各种特性,并对未来波动率进行预测,因为已实现波动率可以直接当作波动率的一种观测值,因此可以采用一般的时间序列方法,无须像AR CH 模型一样通过模拟收益率序2003年第2期

反身性理论对股市波动的解释

反身性理论对股市波动的解释摘要：本文以索罗斯的反身性理论分析中国股市2015年的股价大幅度波动，从中国股市投资的结构和相关市场现象出发分析在中国股市为什么反身性理论在解释股价波动方面具有较强的解释力，最后从投资和政府调控的角度提出相关建议。关键词：反身性理论；股市波动；建议一、反身性理论概述反身性理论是由投资大师索罗斯提出，在其著作《金融炼金术》中，索罗斯提出了反身性理论的投资思想。索罗斯认为，参入者的思维与参入的情景之间彼此相互影响并不断变化，参入者的偏向以及认知的不完备性造成了均衡点遥不可及，从而造成金融产品的价格具有很大的不确定性。反身性理论从投资者行为出发，通过对参与者行为与参入环境两者相互作用来解释金融市场金融产品的价格波动性，是对传统投资理论的突破和创新，具有较强的实践性。反身性理论可以做如下解释：假设人的行为是y，人的认识是x，由于人的行动一定是由人的认识所左右的，因此，行为是认识的函数，表述为：y=f（x），它的含义是：有什么样的认知就有什么样的行为。

同样，人的认识并不是孤立出现的，人的认识是受客观世界的影响的，而客观世界又是与人们的行为紧密相关的。这也就意味着，人的行为对人的认识有反作用，认识是行为的函数，表述为：x=F（y）。它的含义是：有某一类行为就会有某一类知识。把上述两个式子合并之后，我们可以得到这样的公式：y=f（F（y））；x=F（f（x））这就是说，x和y都是它自身变化的函数――认识是认识变化的函数，行为是行为变化的函数。索罗斯将该函数模式称作“反射性”。二、2015年中国股市波动情况 2014年开始，我国房地产暴利时代结束，实体经济萧条，加上国家多次降低利率，增加资金供给，大量社会资本从房地产等行业转向股市，推动股市上涨。中国政府的官媒从3 月底就开始为股市打气造势，《人民日报》3月30日连发两文，认为股市不惧经济下行压力，要把握牛市红利。新华社 4月上旬密集发文，认为股票市场须发挥资源配置作用，经济下行需要股市有力支持，政策红利催生改革牛，期待成为健康牛等。这两家官方权威媒体发出的声音被市场投资者理解成国家的意志，于是股市被打上了“政策牛”、“改革牛”的标签，再加上一些市场机构的渲染，市场参与者、尤其是个人投资者，普遍相信这是一轮国家托起来的牛市，涨是有理由的，跌是小概率的，即便跌，国家也会出面托市。于是，

我国股票市场流动性风险调整VaR模型的构建

商业文化·学术探讨 2008年2月 314 我国股票市场流动性风险调整VaR 模型的构建孟祥赫陈春林（辽宁大学经济学院，沈阳，110036）摘要：流动性风险是金融资产所面临的主要风险之一。近年来国内外研究者都试图将流动性风险的度量纳入业已成熟并广泛应用的风险管理体系——VaR 体系中。本文在归纳总结现有研究成果的基础上，结合我国特有经济条件下股票市场所面临的流动性风险的特点，选取适当指标构建具有直观经济意义的流动性风险度量模型，用以度量单只股票及股票投资组合的流动性风险。关键词：流动性风险风险价值（VaR ）流动性风险调整VaR 模型中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006—4117（2008）02—0314—02 一、文献综述 VaR （Value at Risk ）是指在市场的正常波动下，在给定的置信水平下，某一金融资产或者证券投资组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。从统计角度上讲，VaR 的定义如下： p 1))p (VaR Y (P ?=≤ 其中，Y 代表资产（或资产组合）的利润或损失，VaR(p)表示置信水平P 下的VaR 值。传统的VaR 模型已经广泛应用于度量市场风险和信用风险，而对于流动性风险的考察却一直没有形成规范的体系。国外研究认为传统的市场风险测度忽略了流动性风险，因此试图在VaR 方法基础上通过融合市场风险和流动性风险形成新的风险管理体系，按研究方法不同可分为两类：（一）基于资产头寸变现期限的市场风险和流动性风险的合成 Hisata ，Yamai （2000）将变现时间作为内生变量，分别建立连续时间模型和离散时间模型，提出用最优变现策略来计算L-VaR 。他们在模型中引入了市场影响这一因素，并应用模型计算在最优交易策略下由于价格波动导致的最大损失。 Shamroukh （2001）提出了另一种流动性风险调整VaR 模型（LA-VaR ）。他把持有期等分为n 个阶段，将持有期的长度T 定义为一个给定的外生变量，然后在每一阶段等量分批出售持有的头寸。该模型使用的是经流动性调整后的价格。其研究结果发现，与传统VaR 模型计算得到的风险值相比，LA-VaR 模型计算得到的风险值等于传统计算得到的风险值再乘以一个放大因子。（二）基于买卖价差的市场风险与流动性风险的合成 Bangia ，Diebold ，Schuermann ，Stroughair （1999）从另一个角度把流动性风险度量引入VaR 模型。他们把流动性风险分为内生和外生两部分，用买卖价差的波动衡量外生流动性风险，以此定义外生流动成本。在传统VaR 模型计算的风险值的基础上再加上外生流动成本，就得到了流动性风险调整后的风险值。他们所提出的模型即为BDSS 模型。 Le Saout （2001）利用BDSS 模型在法国股票市场进行了实证检验。在模型中，他用加权买卖价差代替了直接观测到的买卖价差，这样的处理放大了买卖价差的波动，放大的部分反映了内生的流动性风险。其研究结果认为：外生流动性风险和内生流动性风险是总风险中不可忽略的一部分，因此不经过流动性调整的传统的VaR 模型会低估风险。二、模型的建立本文采用参数法计算VaR 。参数法利用对资产流动性指标统计分布的假定来简化VaR 的计算。此方法计算VaR 的关键在于确定证券组合未来损益的统计分布或者概率密度函数。为了能够应用VaR 方法准确的测度流动性风险，需要选取适当的流动性测度指标。本文所研究的流动性风险是股票市场面临的主要风险，考虑到我国股票市场特有的交易机制与市场成熟度，本文的研究侧重于从价量结合的角度来反映流动性。可构建指标如下： V P ) P P (L min min max t ?= 其中： max P 代表日最高价格，min P 代表日最低价格， V 为当日成交金额。该指标的分子为股价的日波动率，可理解为日价差，这样L t 即可理解为一个交易日内单位成交金额所导致的最大价格变动率。该指标形式简单，经济意义明确，同时涵盖了流动性多维属性中的深度和宽度，可用于计算证券变现的损失率：证券(个股或者资产组合)一日内变现V 的损失金额L v 。为了处理上的简便，对L t 取自然对数，进而对指标*t L 进行分布拟合。* t L 的计算公式如下: ) V (ln P ) P (P ln L min min max *t ??= 由参数法计算VaR ，对某一证券或者证券组合的流动性风险进行测度时，先要拟合时间序列L t 的分布。然后依据其统计分布计算各证券在一定置信水平下的流动性风险值。根据流动性风险值的定义，L-VaR 实际上是要估测在t 期，正常情况下，投资工具或资产组合的均值与在一定置

股票市场流动性衡量方法的理性选择

股票市场流动性衡量方法的理性选择 ” 【摘要】在国内，股票市场流动性的研究方兴未艾。从国内文献来看，对于中国证券市场（尤其是股票市场）的流动性水平究竟如何评价，研究结论分歧相当严重，其主要在于没有一个合理的中国流动性衡量方法。本文以流动性的本质为起点，深入分析各种衡量方法，结合我国证券市场特点，提出衡量方法的选择标准，对此后的流动性研究有借鉴作用。【关键词】流动性衡量方法流动性是证券市场健康有序运行并充分发挥作用的重要条件之一。在证券市场上，交易商、限价订单的提供者以及其他一些投机者为市场提供了流动性，经纪商和交易所组织流动性，而无耐心的投资者获得或需要流动性。一个具有良好流动性的证券市场不仅能在交易成本尽可能低的情况下为投资者提供大量转让和买卖证券的机会，满足投资者获利、避险等需求，同时也为筹资者提供了筹资的必要前提。如果市场缺乏流动性，则会导致交易难以完成，证券发行受阻，市场也就失去了存在的必要。一、流动性的内涵可以说，流动性是证券市场的生命力所在，即“流动性是市场的一切”。（Amihud & Mdelson,1988）。从更广泛的意义上看，市场流动性的增加不仅保证了金融市场的正常运转，也促进了资源有效配置和经济增长。（Leevine,1991）证券市场的一个主要功能就是在交易成本尽可能低的情况下，使投资者能够迅速、有效地执行交易。也就是说，市场必须提供足够的流动性。但是对于流动性的定义却众说纷纭。有的从价格角度，认为流动性就是“立即完成交易的价格”（O’hara,1995）；有的从及时性角度来定义流动性，即“在一定时间内完成交易所需的成本，多寻找一个理想的价格所需用的时间”。（Amihud & Mendelson,1989）；也有人把流动性概括为“为进入市场的订单提供立即执行交易的一种市场能力”和“执行小额市价订单时不会导致市场价格较大幅度变化的能力”。Black （1974）指出，市场有流动性是指任何数量的证券都可立即买进或卖出，或者说小额买卖可以按接近市场价格、大额买卖在一定时间内可按平均接近日前市场价

中国股票市场波动及其影响因素

中国股票市场波动及其影响因素摘要】：基于股票市场波动的重要性和影响，本文详细分析了导致中国股票市场波动的主要因素，包括三个方面：政府政策因素，宏观经济因素以及投资者行为的因素，并对此进行了详细说明。三个因素如何影响股市波动的？大多数认为股市波动是政治因素，宏观经济因素和投资者之间的行为因素之间的相互作用。因此，本文主要从这三个方面的因素出发，分析其对我国股票市场造成怎么样的影响。【关键词】中国股票；市场波动；影响因素；相关 0.引言长期以来，股票市场的波动一直是现代金融领域的主要研究问题，它也是全球监管机构最重要的指标。波动性是二级股票市场的主要功能，即是价格披露和资本配置的核心。与此同时，波动性与反映股票市场的指标有着密切的相关，例如流动性、交易成本以及市场信息流。因此，波动率是可以全面的反映股票价格的直接性行为，质量和效率的最简单，最有效的方式去做股票市场波动性影响因素的科学理论分析。 2国家政策因素对于股票市场波动性影响财政政策对股票市场波动的影响财政政策对股票市场具有重大影响，尤其是在国债和税收方面。国债是银行信贷以外的金融信贷调整工具[1]。政府债务也对股票市场产生重大影响。首先，政府债务本身占证券市场金融资产总额的很大一部分。由于国债的高信誉度和低风险水平，大量发行的国库券将降低证券市场的整体风险水平和收益。其次，政府债券利率的上升和下降严重影响了其他证券的发行和价格。一般而言，政府债券市场和股票市场之间存在“摇摆”效应，即股票价格下跌且资金流入市场。通常，当股票价格上涨时，资金将返回股票市场，从而导致债券市场萎缩[2]。 2.1税收公共财政可以通过改变收入和税收的总体结构，抑制对社会资产的总体需求的扩大或弥补一些缺乏有效的投资需求来调节对证券和实际投资的投资。政府的大规模扩张性财政政策会对我国股票市场的主要影响有以下三个方面 [3]：①减少税收。减税率和减税可以增加公司收入，增加上市公司的利润，从而提高股价。 ②增加预算赤字并增加预算支出。公开市场的增长将为上市公司带来更高的利润和更高的股价。居民平均收入增加了，他们对证券市场的信心增强，股票的价格自然就上涨。增加直接公共投资，例如对能源，基础设施和住房的投资，可以刺激相关产业（水泥，钢铁，工程，铁路）的发展，提高相关上市公司的生产率并提高股价。③进一步的增加政府财政补贴。财政补贴是政府税收支出的重要形式。财政补贴将增加相关上市公司的利润，提高股票价格。 2宏观经济因素对于股票市场波动性的影响 2.1国际资本流动对于股票市场波动性的影响一方面，国际资本流动在补充中国股票市场方面发挥了有益的作用[4]。当中国股票市场的效益增加时，就会意味着出现资金短缺，而国际资本的流入正在帮助弥补这一市场的短缺。相反，当中国股市表现下降时，则意味着存在资金盈余国际资本正帮助这我国股票市场的盈余现象的减少。由于国际资本在股票市场中的流动，社会资源可以得到更有效的分配。因此，国际资本的正常流动在为我国国家股票市场融资和补充方面都起着非常良好的作用。另一方面，国际资本的频

中国股市波动性研究

中国股市波动性研究阎海岩（东北财经大学数量经济系辽宁大连 116025）摘要：本文运用GARCH 族模型对上证指数和深证成指收益率的波动性进行研究，分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现对于沪、深两市股指收益率的波动性，EGARCH(1,1)模型和EGARCH(1,1)-M 模型都能很好的拟合。同时还对两市股指收益率的波动性进行了预测分析。关键词：中国股市；波动率；GARCH 族模型 The Volatility of Chinese Stock Market Yan Haiyan (Department of Quantitative Economics of Dong Bei University of Finance & Economics Liao ’ning Da ’lian 116025) Abstract: In the paper we establish the group of GARCH model for shangzheng index and shenzheng index. And we analyse the characteristics of the volatility of Chinese stock market .By comparing ,we conclude that EGARCH model and EGARCH-M model have almost the same efficiency in shanghai market and shenzhen market .Then we forecast the volatility of the two index ’s returns . Key words : China stock market ;Volatility ;GARCH model 一．引言对金融市场波动性的研究主要是源于对资产选择和资产定价的需要。国外对股票市场价格的波动性研究已有很长一段历史, 早在20 世纪60 年代, Fama(1965) 就观察到投机性价格的变化和收益率的变化具有稳定时期和易变时期, 即价格波动呈现集群性, 方差随时间变化。此后, 国外对投机性价格波动特征进行了大量的研究。其中最成功地模拟了随时间变化的方差模型由Engle (1982)首先提出的自回归条件异方差性模型(即ARCH 模型) 。ARCH 模型将方差和条件方差区分开来，并让条件方差作为过去误差的函数而变化，从而为解决异方差问题提供了新的途径。Bollerslev （1986）在此基础上提出了广义自回归条件异方差(GARCH)模型。为了刻划时间序列受自身方差影响的特征,Engle,Lilien 和Robins （1987）提出了GARCH-M 模型。而当需要刻划证券市场中的非对称效应时，Nelson （1991）提出的EGARCH 模型能更准确地描述金融产品价格波动的情况。目前ARCH 族模型已经被广泛地应用于股票市场、货币市场、外汇市场、期货市场的研究中, 来描述股票价格、利率、汇率、期货价格等金融时间序列的波动性特征。本文将利用自回归条件异方差模型，即ARCH 模型族对中国上海与深圳股票市场的日收益率的波动进行实证分析，为政府部门监管股市及投资者预测并规避风险提供决策依据。二．ARCH 模型族概述 ARCH 模型的主要贡献在于发现了经济时间序列中比较明显的变化是可以预测的, 并且说明了这种变化是来自某一特定类型的非线性依赖性, 而不是方差的外生结构变化。GARCH 模型是ARCH 模型族中的一种带异方差的时间序列建模的方法。一般的GARCH 模型可以表示为： t t t x y εβ+' = (1) t t t v h ?= ε (2) p t p t q t q t t h h h ----++++++=θθεαεαα 1122110

证券投资论文股票市场的主要风险及规避方法

股票市场的主要风险及规避方法摘要：我国股票市场经过这几年的发展,在增加融资渠道,合理配置社会资源,促进企业优胜劣汰等方面起到巨大的作用,股票市场与整个社会经济的关系日趋密切。但是近年以来一些国家的金融风险,又向我们揭示了股票市场的巨大风险。,由于我国股票市场是一个新兴的市场,高风险性已成为其突出的特点。股票市场风险是指股票投资的预期收益变动的可能性及变化幅度。投资股票在可能给投资者带来丰厚回报的同时，还可能给投资者带来操守严重损失的风险。风险性是证券的基本性质，如何规避风险已成为当今我国股票市发展过程中必须要考虑的一个重要问题。本文阐述了我国股票市场系统风险来源，在此基础上，结合实际提出了降低股票风险的对策。关键词:证券交易；股票市场；风险规避 1、股票市场的主要风险投资风险，是指股票投资者达不到预期收益或遭受损失的可能性。国际上已经公认,股票投资是各种投资形式中风险最大的一种,股票的风险主要来源四个方面,一是市场风险,二是企业风险,三政府干预风险,四是购买力风险。市场风险是指来自股票市场自身的风险,主要包括上面所讲的市场因素影响所形成的股票风险。通常用日值来测量股票市场风险的程度。目前我国尚未用日值来反映市场风险。企业风险是指由于企业经营管理不善,效益不好,造成企业倒闭,企业危机所给股民带来的风险。企业倒闭对股票持有者来说,是一种灾难性的风险。因此股票持有者应密切注视该公司的经营状况。政府干预风险。这是指在股票市场发生动荡时,政府采取调控手段,干预市场股价所形成的风险。西方国家虽然都是市场经济,但政府在关键时刻,也对股票市场进行干预,特别是针对股市中的洗盘卖出、轧空、集团操作、内幕交易等投机欺诈性交易,西方各国都逐渐形成了各自的以制止投机和欺诈行为,保护投资者利益,进行公平、公正交易为中心内容的股市管理体系。购买力风险。购买力风险是指由于通货膨胀的影喻,股民定期所获固定收入的实际购买力下降,在通货膨胀的情况下,由于利率上升,企业经营成本增加,股息将会下降,同时货币值也会下降,此期股票将面临双重损失。 2、股票风险的规避办法 2．1股民风险防范意识必须建立 2.1.1风险防御对于股市投机者来说，勇于承担风险是其行为的基础，投资者的风险特征不在于回避风险，而在于规避风险，即在承担风险中设法防范风险。规避风险首先做到风险防御，即最大程度上排除和减轻一切可以事先排除和减轻的风险。要主要做到以下几个方面：高度重视风

中国股市收益率和波动性研究

中国沪深股市收益率及波动性相关分析陈守东陈雷刘艳武 1 (吉林大学数量经济研究中心商学院，长春市，130012) 摘要沪深股市相似的结构和监管环境使得两市的股票收益率和波动性之间具有相互作用和影响。本文运用Granger 因果检验及GARCH-M 模型对两市的相关性进行了分析和检验，结果表明沪深股市收益率之间存在较大相关性并且都存在显著的风险溢价，波动性则表现出非对称的溢出效应。关键字收益率波动性溢出效应 GARCH Granger 因果检验一、引言在开放的资本市场，不同市场在资金流动、市场运作等方面联系的加强使得市场间的关联度增加,1987年10月以来，国际上的主要股票指数就呈现出了越来越明显的共同运动趋势（Jeon and Von Furstenberg 1990）。当一个国家的资本市场出现大幅度波动的时候，会通过投资者在另外资本市场上投资行为的改变，将这种市场的剧烈波动传到其他的市场，这就是所谓的“溢出效应”。Harmo(1990)提出波动“溢出效应”模型，分析了不同市场波动性之间的短期相依性和互动性。同一地区的股市常常会因为地理位置的接近、密切的经济关系和政治的相似性而被紧密地联系到一起,因此共同的信息因素会影响到同一地区股票市场的收益和波动。Engle and Susmel(1993)指出在同一地区的市场具有相似的时变方差。Cheung,He,and Ng(1995)也发现在同一地区股市的收益具有显著的共同的可预测成分。由于中国的上海和深圳交易所同处中国大陆，所以研究这两个股市间的相关性与互动性对于分析与研究股市的结构和判断股市的走势及风险传递无疑具有重要的作用。陈守东等（1998）利用ARMA 模型得出了沪深股市同步性的结论，刘金全等（2002）利用溢出效应模型得出了沪深股市溢出效应的非对称性。本文将运用Granger 因果关系检验及GARCH-M 模型对沪深股市收益及波动的相关性进行分析和实证检验。我们依据沪深股市的基本数据，使用金融时间序列的计量经济模型及方法对两个市场关联性和波动性进行了分析，给出参数的估计结果及主要实证结论。二、金融时间序列的计量经济模型及方法 1．ARCH 类模型金融时间序列的一个显著特点是条件异方差性。Engel （1982）提出自回归条件异方差（ARCH ）模型，Bollerslev （1986）将其推广到广义ARCH 模型（GARCH ）。这些模型以线性形式刻画了误差项的条件二阶矩性质，通过条件异方差的变化来刻画波动的时间可变性(time varying)及集簇性(clustering)。Engle,Lilien,Robins(1987)提出了ARCH-M 模型来描述时变方差对收益的直接影响。ARCH 类模型现已被广泛应用于计量金融领域。对于中国股市ARCH 效应的分析，很多学者进行了的研究，普遍认为中国股市的ARCH 效应显著[10][11]。为研究中国股市收益率及波动性的相关关系，我们用Granger 因果检验来考察沪深两市的相互影响，用GARCH （1，1）类模型模拟股市收益率，用模型残差项的条件方差描述股市的波动性。考虑如下模型（1） GARCH(1,1) 模型,其定义由均值方程和条件方差方程给出 1211)(???++=Ψ=+′=t t t t t t t t h Var h X y βαεωεεβ （1） 1?Ψt 表示t-1时刻所有可得信息的集合，为条件方差。 t h 1作者简介：陈守东（1955—）男博士吉林大学数量经济研究中心，商学院财务系教授，博士生导师陈雷（1978—）男吉林大学商学院数量经济学专业硕士研究生刘艳武（1964—）男吉林大学商学院数量经济学专业博士研究生